纺织品纤维含量测定人工智能识别法发布实施的必要性

最近看到网上有了一个新标准，名称为TGDBX XXX－纺织品纤维含量测定人工智能识别法（征求意见稿），看完征求意见稿，个人有一些感悟，与大家分享一下。

纺织品成分分析是一个技术和经验要求都比较高的项目，也是各个实验室出错率较高的项目，所以很多检测机构这些年一直都有讨论是不是有智能化的检测方法，但是行业内至今还没有比较切实可行的标准方法，大家实验室还是主要靠有经验的检验分析人员进行人工定性定量，分析时间长，对操作人员的经验要求高。

目前纺织行业实验室使用的国标标准GB/T 16988、纺织行业标准FZ/T30003、FZ/T 01101这三种镜检法，就是取样后在载玻片上平铺试样，然后根据整个视场的根数和直径，进行计算出此试样的各种纤维的比例。

物理法采用的就是常说的镜检法，则是根据纤维在显微镜下纤维形态的区别，经有经验的分析人员对纤维进行分类和测量进行定量的操作

目前纺织品实验室成分分析镜检法有两种方法，一种用之前的生物显微镜，用的是普通的羊毛纤维检测系统，做镜检时要一个手拿鼠标，一个手拿计数器，用鼠标不停地操作，从纤维的一边拖到纤维另一边，测量纤维的直径，然后计数器要跟着手动计数，看到一根按一下计数器，有时一个视场不够，要取多个试样，接着测量，最终达到测量最少根数后，计算平均值。这个整个过程一般时间比较长，有时一个平行样需要2-4个小时，甚至更长时间，分析人员眼睛长时间对着电脑看也容易出现视觉疲劳。出现误判。

另一种方法是目前各大检测机构使用的一个数字化纤维样品系统，不用手动计数了，可以直接在程序内设置，可以多层拍照，还可以视场自动排列，测量自动计数，可以在纤维上做标示，相对比较方便了，目前是纺织品成分分析物理测试的主力军，效率相对也会提高很多，还是受到各个检测机构喜爱的。

目前所有的物理方法做成分分析主要就是依靠分析人员的经验，经验不足的分析人员镜检法分析容易出现误差大的情况，基于这样的状况，物理分析方法一般除非是棉麻或者羊毛羊绒这些必须采用此方法，否则，大家都不愿意用镜检法，效率太低。

有部分实验室采用近红外光谱分析法，DNA分析法以及蛋白质组学分析等方法进行含量测试，近红外光谱分析法有些纺织品实验室会有，对于一些纤维定性定量还是有很大的帮助的。DNA分析法以及蛋白质组学分析等方法一般的纺织品实验室是很少能具备这样的条件，不仅设备贵，而且操作也需要高层次专业的人才。

纺织品成分分析一般用化学分析法，成分分析定量操作中会使用很多危险性的试剂，包括一些强酸强碱，还有有机试剂，有毒试剂，长期使用，不管做怎样的保护都会对分析人员身体健康造成一定的伤害，而且实验操作过程中也很危险，轻则烧坏衣服，重则伤害皮肤，还有可能出现其他危险因素.

纺织品成分分析一般用化学分析法会产生很多有毒有害的废液，虽然一般都是交给专业的公司处理，但是对环境还是会造成影响，也不符合现在国家提倡环境保护的政策。

如果能把人工智能这样的科学技术运用到检测方法中来，这个我相信是大家非常渴望的。现在纺织品纤维含量测定人工智能识别法这个团体标准能解决这个问题，也是大势所趋。

纺织品纤维含量测定人工智能识别法通过在显微镜下自动获取纤维图像，利用图像处理方法获得纤维的特征图和特征指标，并通过图像识别的相关算法进行分类识别，实现纤维含量的自动化、智能化检测。与传统纤维含量测试方法相比，采用这种人工智能自动化测试方法，不仅检测速度更快，且其测试过程中减少了人工参与，可实现部分替代人工操作，将一线检测人员从繁重的重复性检测工作中解放出来，测试结果也更加的客观。

我很期待这样的方法尽快出来，造福一线的纺织品成分分析人员。

1. 该设备是否已经商业化

2. 设备的价格是否能被接受，售后能否得到保证。

3. 该设备生产商是不是此团体标准的参与者

4. 有没有用多种纤维标样进行验证

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